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# 유방암 진단: 의료 이미지 분류 프로젝트 유방암 진단 프로젝트는 딥러닝을 활용해 병리 슬라이드나 초음파 이미지를 분석하여 양성·악성 여부를 자동 분류하는 실전 사례입니다. 전통적인 의사 판독의 주관성과 시간 소모를 보완하며, 조기 발견 정확도를 높입니다. BreakHis나 Kaggle 데이터셋으로 CNN 모델을 훈련해 90% 이상 성능을 달성할 수 있습니다. ## 데이터셋과 전처리 유방암 이미지 분류의 핵심 데이터셋은 BreakHis로, 7,909장의 현미경 병리 이미지를 40×~400× 배율로 제공합니다. 양성(악성 아님)과 악성으로 이진 분류하며, biopsy 조직을 염색 후 촬영합니다. Kaggle 초음파 데이터셋은 9,000장 이상으로 양성·악성·정상을 3분류합니다. 전처리는 색상 정규화로 노..